在Apache Flink中，ListState和ValueState>都是状态，但它们在表示和使用上有一些区别。

ListState表示一个字符串列表的状态。它可以用于存储和更新一个字符串的集合，提供类似于List的操作，如添加、删除、更新和迭代等。

ValueState>表示一个字符串列表的状态，但是它将整个字符串列表作为一个值来存储。它只提供了获取和更新整个列表的操作，而不支持像ListState一样的单个元素的操作。

下面是一个使用ListState和ValueState>的代码示例：

import org.apache.flink.api.common.functions.RichFlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.state.ListState;
import org.apache.flink.api.common.state.ListStateDescriptor;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class ListStateVsValueStateExample extends RichFlatMapFunction {
    private transient ListState listState;
    private transient ValueState> valueState;

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        ListStateDescriptor listStateDescriptor = new ListStateDescriptor<>("listState", String.class);
        listState = getRuntimeContext().getListState(listStateDescriptor);

        ValueStateDescriptor> valueStateDescriptor = new ValueStateDescriptor<>("valueState", List.class);
        valueState = getRuntimeContext().getState(valueStateDescriptor);
    }

    @Override
    public void flatMap(String input, Collector collector) throws Exception {
        // 使用ListState存储和更新字符串列表
        listState.add(input);
        Iterable listStateValues = listState.get();
        for (String value : listStateValues) {
            collector.collect(value);
        }

        // 使用ValueState>存储和更新整个字符串列表
        List currentValueState = valueState.value();
        currentValueState.add(input);
        valueState.update(currentValueState);
        List valueStateValue = valueState.value();
        for (String value : valueStateValue) {
            collector.collect(value);
        }
    }
}

在上面的示例中，open()方法中创建了ListStateDescriptor和ValueStateDescriptor，并使用getRuntimeContext()方法获取了ListState和ValueState>的实例。然后，在flatMap()方法中，我们可以使用这些状态来存储和更新字符串列表，并使用get()和update()方法检索和更新值。最后，我们使用Collector.collect()方法将结果收集起来。

需要注意的是，由于Flink是分布式处理框架，状态可能会在不同的任务和任务并发度之间共享。因此，在使用状态时需要小心保证并发访问的正确性。